• ggplot2 pakete atšķiras no citām diagrammu veidošanas paketēm ar to, ka tās pamatā ir noteikta ”gramatika” (Wilkinson, 2005. Grammar of graphics)

• Sistēma sastāv no vairākām atseviškām komponentēm, kuras var dažādā veidā kombinēt

• Ir iespēja veidot jaunus diagrammu veidus, kas parāda Jums aktuālo problēmu

Oficiālā dokumentācija:

http://docs.ggplot2.org/current/

R attēlu ”recepšu grāmata”:

http://www.cookbook-r.com/Graphs/

Jautājumi un atbildes:

http://stackoverflow.com/questions/tagged/ggplot2

ggplot2 attēli tiek veidoti no slāņiem:

• data – informācija, kuru vēlas attēlot
• aes jeb aesthetics – datu attēlošanas veids – simbolu veids, krāsa utt
• geom – ģeometriskie objekti (līnija, punkti, poligoni), kurus reāli redz
• stats – statistiskās transformācijas datiem
• scale – nodrošina datu vērtību attēlojumu atbilstoši izvēlētajiem datu parādīšanas veidam (aesthetics), kā arī veido leģendas un asis
• coord – koordināšu sistēma, ko izmanto diagrammā
• facet – nosaka kā sadalīt datus pa atsevišķām diagrammām

• geom_point() – zīmē punktus, lai veidotu izkliedes diagrammu
• geom_smooth() – zīmē līniju, kas izlīdzina datus, kā arī šīs līnijas standartkļūdu
• geom_boxplot() – veido vērtībamplitūdas (box-and-whisker) diagrammu
• geom_path() un geom_line() – zīmē līniju, kas savieno punktus
• geom_abline(),geom_hline(),geom_vline() – zīmē līnijas
• geom_histogram() – veido histogrammu
• geom_density() – veido blīvuma diagrammu
• geom_bar() – veido joslu jeb stabiņu diagrammu

# Pamatpakete attēlu atveidošanai
if (!require("ggplot2") )  install.packages("ggplot2")
library(ggplot2)
# Pakete nepieciešama, ja jāizmanto funkcija unit() (mērvienības)
if (!require("grid") )  install.packages("grid")
library(grid)
# Pakete, kurā ir papildus skalas un to transformācijas
if (!require("scales") )  install.packages("scales")
library(scales)

dati <- read.csv(file="../Dati/augi.csv",header=TRUE,sep=",",dec=".")
head(dati)

##   gaisma stress lapas garums
## 1   zema    nav   264     91
## 2   zema    nav   200     80
## 3   zema    nav   225     88
## 4   zema    nav   268    109
## 5   zema    nav   215     76
## 6   zema    nav   241     96

ggplot2 sistēmā attēlus veido ar divām funkcijām - qplot() un ggplot(). Pirmā funkcija paredzēta ātrākai attēla izveidošanai, bet vienlaicīgi tai ir daudz mazāka iespēja tikt modificētai. ggplot() funkcijas gadījumā ir visas iespējas veikt katra elementa modifikāciju.

Funkcijā ggplot() kā pirmais arguments ir jānorāda datu tabulu (data frame), no kurienes ņemt datus, tad iekšā ir funkcija aes(), kur attiecīgi norāda x un y vērtības (atdalītas ar komatu).

ggplot2 sistēmā NAV jāizmanto mainīgo pieraksts ar $ zīmi.

Lai izveidotu punktu (izkliedes) attēlu, ggplot() norāda datu tabulu un x/y vērtības, un tam pieskaita nepieciešamo geom_... veidu.

ggplot(dati, aes(garums, lapas)) + geom_point()

Lai mainītu punktu, līniju, poligonu izskatu (krāsu, lielumu, formu, caurspīdīgumu), ir divas iespējas:

1. Ja izskatam ir jābūt vienādam visiem elementiem, piemēram, visi punkti sarkani, tad atbilstošais arguments ir jāievieto geom_... funkcijā ārpus aes() iekavām un jānorāda atbilstošā vērtība.

2. Ja izskatam ir jāmainās atbilstoši kādam mainīgajam (piemēram, katrai sugai cita krāsa), tad atbilstošais arguments ir jāievieto funkcijā geom_... vai ggplot(), bet OBLIGĀTI iekšā aes() iekavām un kā vērtība jānorāda mainīgā nosaukums.

1. Ja pie izskata (krāsas, caurspīdīguma, lieluma) maiņas argumenta norāda skaitliskas vērtības, tad atbilstošie elementi mainās kā gradients (no mazākās uz lielāko vērtību).

2. Ja pie izskata maiņas argumenta norāda faktoru (vai skaitli, kas pārvērsts par faktoru), tad atbilstošie elementi mainās kā diskrētas (atsevišķas) vērtības.

Krāsa kā gradients

ggplot(dati, aes(garums, lapas,color=lapas)) + geom_point()

Krāsa kā diskrēta vērtība

ggplot(dati, aes(garums, lapas,color=gaisma)) + geom_point()

Forma kā diskrēta vērtība

ggplot(dati, aes(garums, lapas,shape=gaisma)) + geom_point()

Krāsas un izmēra kombinācija

ggplot(dati, aes(garums, lapas,color=gaisma,shape=stress)) + geom_point()

Krāsa un izmērs, kas noteikts visiem punktiem vienāds

ggplot(dati, aes(garums, lapas)) + geom_point(colour = "red", size = 3)

Veidojot stabiņu diagrammu (geom_bar()) ir nepieciešamas tikai x vērtības (faktors), jo atkārtojumu skaitu nosaka automātiski.

ggplot(dati, aes(stress))+geom_bar()

Stabiņam ir iespējams noteik krāsu (līniju, kas ir apkārt) un aizpildījumu (fill=).

ggplot(dati, aes(stress)) + geom_bar(fill="white", colour="darkgreen")

Ja aizpildījumu norāda kā mainīgo aes(), pēc noklusējuma stabiņi tiek sadalīti pa daļām atbilstoši mainīgajam.

ggplot(dati, aes(stress,fill=gaisma)) + geom_bar()

Lai iegūtu stabiņus, kas sadalīti pēc mainīgā un būtu novietoti blakus, papildus jānorāda arguments position="dodge".

ggplot(dati, aes(stress,fill=gaisma)) + geom_bar(position="dodge")

Ja y vērtības stabiņu attēlam jau ir zināmas, tad kā papildus arguments jānorāda stat="identity".

df<-data.frame(Dzimums=c("F","M"),Skaits=c(23,19))
ggplot(df,aes(Dzimums,Skaits))+geom_bar(stat="identity")

ggplot(dati, aes(gaisma, lapas)) + geom_boxplot()

ggplot(dati, aes(gaisma, lapas)) + geom_boxplot() + geom_jitter()

Boxplot attēliem līdzīgi kā stabiņu attēliem krāsa (colour=) attiecas uz ārējo malu un aizpildījums (fill=) uz iekšējo krāsojumu. Ja kā aizpildījumu norāda mainīgo, kas nav y vērtība, pie katras y vērtības boxplot attēli tiek sadalīti atbilstoši šim mainīgajam.

ggplot(dati, aes(gaisma, lapas,fill=stress)) + geom_boxplot()

Horizontālu līniju pievienošanai izmanto funkciju geom_hline(), kurai kā argumentu norāda yintercept=, kas var būt gan iekļauts aes(), gan ārpus tā.

ggplot(dati, aes(garums,lapas)) + geom_point()+geom_hline(yintercept=200,color="green")

Vertikālu līniju pievienošanai izmanto geom_vline() un argumentu xintercept=.

ggplot(dati, aes(garums,lapas)) + geom_point()+geom_vline(xintercept=100,color="green")

ggplot(dati, aes(garums,lapas)) + geom_line()

ggplot(dati, aes(garums,lapas,color=stress)) + geom_line()

ggplot(dati, aes(garums,lapas)) +  geom_line(colour = "red", size = 1)

Ar funkciju geom_smooth() var pievienot "trenda" līniju kopā ar ticamības intervālu. Izlīdzinātās līnijas veids tiek noteikts automātiski.

ggplot(dati,aes(garums,lapas)) + geom_smooth()

ggplot(dati,aes(garums,lapas)) + geom_smooth() + geom_point()

Ar argumentu se=FALSE var noņemt ticamības intervālu.

ggplot(dati,aes(garums,lapas)) + geom_smooth(se = FALSE) + geom_point()

Ja nepieciešams pievienot tieši lineāru trendu, tad jālieto arguments method="lm".

ggplot(dati,aes(garums,lapas))+ geom_smooth(method = "lm") + geom_point()

Nosakot krāsu (līnijai) vai aizpildījumu (ticamības intervāliem) atkarībā no mainīgā, trenda līnijas parādīsies katram līmenim atsevišķi.

ggplot(dati,aes(garums,lapas,color=stress))+ geom_smooth(method = "lm") + geom_point()

Izmantojot funkcijas scale_..._...() var mainīt ne tikai x un y asu noformēju un veidu, bet arī ietekmēt visus citus atribūtus, kas tiek noteikti izmantojot aes(): krāsas, lielumus, punktu formas, līniju veidus, apzīmējumu caurspīdīgumu.

Skalu piemēri:

• scale_x_discrete(),scale_y_discrete()

• scale_x_continuous(),scale_y_continuous()

• scale_colour_discrete(),scale_colour_continuous(),scale_colour_grey(), scale_colour_gradient()

• scale_fill_discrete(),scale_fill_continuous(),scale_fill_grey(), scale_fill_gradient()

Skalu piemēri:

• scale_linetype_discrete(),scale_linetype_continuous(), scale_linetype_manual(),scale_linetype_identity()

• scale_x_log10(),scale_x_reverse(),scale_x_sqrt()

Skalām var mainīt sekojošos parametrus:

• name - nosaukums
• breaks - dalījuma vietas
• labels - apzīmējumi dalījuma vietās
• limits - vērtību diapozons
• values - lietotāja definētās krāsas/līniju veidi/simbolu veidi - izmanto tikai ar scale_..._manual()

ggplot(dati,aes(garums, lapas, color=stress)) + geom_point()

ggplot(dati,aes(garums, lapas, color=stress)) + geom_point() + 
      scale_colour_discrete("Leģendas nosaukums")

ggplot(dati,aes(garums, lapas, color=stress)) + geom_point() + 
      scale_colour_grey()

Izmantojot scale_..._manual() ir iespējams izraudzīties paša definētās vērtības (to skaitam jāatbilst līmeņu skaitam).

ggplot(dati,aes(garums, lapas, color=stress)) + geom_point()  + 
      scale_colour_manual("Leģendas nosaukus",values = c("yellow","brown"))

Lai mainītu līmeņu nosaukumus leģendā, jāizmanto argumentu labels=.

ggplot(dati,aes(garums, lapas, color=stress)) + geom_point()  + 
      scale_colour_manual("Leģendas nosaukus",values = c("yellow","brown"),
                          labels=c("Stress bija","Stress nebija"))

ggplot(dati,aes(garums, lapas, color=stress)) + geom_point()

Skaitliskām vērtībām izmanto scale_.._continuous().

ggplot(dati,aes(garums, lapas, color=stress)) + geom_point() + 
      scale_x_continuous("Auga garums (cm)")

Ar argumentu breaks= var noteikt vērtības, pie kādām veikt skalas dalījumu.

ggplot(dati,aes(garums, lapas, color=stress)) + geom_point() + 
      scale_x_continuous("Auga garums (cm)",breaks=c(75,100,125))

Ar funkcijām scale_.._log10(), scale_.._sqrt() var veikt automātisku skalu (asu) logaritmisko vai kvadrātsaknes transformāciju.

ggplot(dati,aes(garums, lapas, color=stress)) + geom_point()  + 
      scale_x_log10(limits=c(1,1000),breaks=c(1,10,100,1000))

Nosaukumus asīm, attēlam leģendai var mainīt ne tikai ar skalu funkcijām, bet arī ar funkciju labs() un argumentiem, x=, y=, title=, color=, fill=, size=, …

ggplot(dati,aes(garums, lapas, color=stress)) + geom_point()  + 
      labs(x = "X ass",y="Y ass",title="Galvenais",color="Krasas")

ggplot2 sistēmā ir iespējams automātiski sadalīt attēlu vairākās daļās balstoties uz vienu vai vairākiem mainīgajiem. To panāk ar funkcijām facet_grid() un facet_wrap().

Pirmajā gadījumā tiek izveidots rāmis, kur jānorāda mainīgais, kas dala x ass virzienā un y ass virzienā, bet facet_wrap() gadījumā dalījums notiek pēc viena mainīgā, norādot nepieciešamo rindu vai kolonnu skaitu.

ggplot(dati,aes(garums, lapas)) + geom_point() 

ggplot(dati,aes(garums, lapas)) + geom_point()  + facet_grid(. ~ stress)

ggplot(dati,aes(garums, lapas)) + geom_point() + facet_grid(gaisma ~ .)

ggplot(dati,aes(garums, lapas)) + geom_point() + facet_grid(gaisma ~ stress)

Ja funkcijai facet_grid() pieliek argumentu margins=TRUE, tad tiek izveidoti arī faktoru kombināciju attēli.

ggplot(dati,aes(garums, lapas)) + geom_point() + facet_grid(gaisma ~ stress,margins = TRUE)

ggplot(dati,aes(garums, lapas)) + geom_point()

ggplot(dati,aes(garums, lapas)) + geom_point() + facet_wrap(~ stress)

ggplot(dati,aes(garums, lapas)) + geom_point() + facet_wrap(~ stress,ncol=1)

Lai mainītu attēla izskatu, var izmantot gatavas tēmas vai arī mainīt katru elementu atsevišķi izmantojot funkciju theme().

Gatavās tēmas, piemēram, ir theme_bw() vai theme_minimal().

ggplot(dati,aes(garums, lapas,color=stress)) + geom_point() 

ggplot(dati,aes(garums, lapas,color=stress)) + geom_point()+ theme_bw()

ggplot(dati,aes(garums, lapas,color=stress)) + geom_point() + 
      theme_minimal()

ggplot(dati,aes(garums, lapas,color=stress)) + geom_point()+ 
      theme_classic()

Paketē ggthemes ir vairākas papildus noformējuma tēmas.

if (!require("ggthemes") )  install.packages("ggthemes")
library(ggthemes)
ggplot(dati,aes(garums, lapas,color=stress)) + geom_point() + 
      theme_excel()

ggplot(dati,aes(garums, lapas,color=stress)) + geom_point() + 
      theme_wsj()

ggplot(dati,aes(garums, lapas,color=stress)) + geom_point() + 
      theme_gdocs()

ggplot(dati,aes(garums, lapas,color=stress)) + geom_point() + 
      theme_tufte()

ggplot(dati,aes(garums, lapas,color=stress)) + geom_point()+
      labs(title="Virsraksts")

ggplot(dati,aes(garums, lapas,color=stress)) + geom_point()+
      labs(title="Virsraksts") + 
      theme(plot.title = element_text(size = rel(2),colour="blue"))

ggplot(dati,aes(garums, lapas,color=stress)) + geom_point() + 
      theme(axis.line.x = element_line(size = 3, colour = "red", linetype = "dotted"))

ggplot(dati,aes(garums, lapas,color=stress)) + geom_point() + 
      theme(axis.text = element_text(colour = "blue"))

Jā kādu no elementiem nepieciešams pilnībā izslēgt/paslēpt, izmanto argumentu element_blank().

ggplot(dati,aes(garums, lapas,color=stress)) + geom_point() + 
      theme(axis.text.y = element_blank())

ggplot(dati,aes(garums, lapas,color=stress)) + geom_point() + 
      theme(axis.title.x = element_blank())

ggplot(dati,aes(garums, lapas,color=stress)) + geom_point()+ 
      theme(legend.position = "none")

ggplot(dati,aes(garums, lapas,color=stress)) + geom_point()+ 
      theme(legend.position = "bottom")

ggplot(dati,aes(garums, lapas,color=stress)) + geom_point() + 
      theme(panel.grid.major = element_line(colour = "blue"))

ggplot(dati,aes(garums, lapas,color=stress)) + geom_point() + 
      theme(panel.grid.minor = element_line(colour = "red", linetype = "dotted"))

ggplot(dati,aes(garums, lapas,color=stress)) + geom_point() + 
      theme(panel.grid.major.y = element_blank(), 
            panel.grid.minor.y = element_blank())

ggplot(dati,aes(garums, lapas,color=stress)) + geom_point()+ 
      theme(plot.background = element_rect(fill = "green"))

ggplot(dati,aes(garums, lapas,color=stress)) + geom_point() + 
      theme(panel.background = element_rect(colour = "pink",size=3))

Katrs elements nav jānorāda savā theme() funkcijā, bet tos visus var iekļaut vienā funkcijā.

ggplot(dati,aes(garums, lapas,color=stress)) + geom_point()+
  theme(axis.text.y=element_text(size=rel(1.2),face="bold"),
        axis.text.x=element_text(size=rel(1.2),face="bold",angle=90,vjust=0.5),
        axis.title=element_text(size=rel(1.5),face="bold"),
        axis.line.x=element_line(color="black"),
        panel.background=element_blank(),
        panel.grid.minor=element_blank(),
        panel.grid.major=element_line(color="grey90"),
        legend.position="top",
        legend.key=element_rect(fill="white"),
        legend.title=element_text(size=rel(1.5)),
        legend.text=element_text(size=rel(1.5)))

ggplot2 attēlus var saglabāt arī pēc to izveidošanas.

Lai saglabātu attēlu, izmanto funkciju ggsave(), kurā jānorāda vēlamais faila nosaukums ar paplašinājumu, izmērs (pēc noklusējuma collās). Šo komandu izpilda kā pēdējo.

ggsave("1_attels.png",width=8,height=5)

Gan pašu attēlu, gan arī noformējuma nosacījumus var saglabāt kā atsevišķus argumentus un izmantot atkārtoti.

p<-ggplot(dati,aes(garums, lapas,color=stress)) + geom_point()

noformejums<-  theme(axis.text.y=element_text(size=rel(1.2),face="bold"),
        axis.text.x=element_text(size=rel(1.2),face="bold",angle=90,vjust=0.5),
        axis.title=element_text(size=rel(1.5),face="bold"),
        axis.line.x=element_line(color="black"),
        panel.background=element_blank(),
        panel.grid.minor=element_blank(),
        panel.grid.major=element_line(color="grey90"),
        legend.position="top",
        legend.key=element_rect(fill="white"),
        legend.title=element_text(size=rel(1.5)),
        legend.text=element_text(size=rel(1.5)))

p+noformejums

ggplot(dati,aes(garums))+geom_histogram()+noformejums

## `stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`.